Radiation combined with ultrasound and microbubbles: A potential novel strategy for cancer treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cancer is one of the leading causes of death worldwide. Several emerging technologies are helping to battle cancer. Cancer therapies have been effective at killing cancer cells, but a large portion of patients still die to this disease every year. As such, more aggressive treatments of primary cancers are employed and have been shown to be capable of saving a greater number of lives. Recent research advances the field of cancer therapy by employing the use of physical methods to alter tumor biology. It uses microbubbles to enhance radiation effect by damaging tumor vasculature followed by tumor cell death. The technique can specifically target tumor volumes by conforming ultrasound fields capable of microbubbles stimulation and localizing it to avoid vascular damage in surrounding tissues. Thus, this new application of ultrasound-stimulated microbubbles (USMB) can be utilized as a novel approach to cancer therapy by inducing vascular disruption resulting in tumor cell death. Using USMB alongside radiation has showed to augment the anti-vascular effect of radiation, resulting in enhanced tumor response. Recent work with nanobubbles has shown vascular permeation into intracellular space, extending the use of this new treatment method to potentially further improve the therapeutic effect of the ultrasound-based therapy. The significant enhancement of localized tumor cell kill means that radiation-based treatments can be made more potent with lower doses of radiation. This technique can manifest a greater impact on radiation oncology practice by increasing treatment effectiveness significantly while reducing normal tissue toxicity. This review article summarizes the past and recent advances in USMB enhancement of radiation treatments. The review mainly focuses on preclinical findings but also highlights some clinical findings that use USMB as a therapeutic modality in cancer therapy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle